日前，西北农林科技大学信息工程学院王美丽教授团队携手清华大学、南边科技大学，重磅发布一项突破性研究成果——成功构建全国首个萨能奶山羊专用三维扫描数据集与参数化模型，完结了仅凭单张图画即可主动完结羊体三维重建与体尺丈量的技能跨过，为奶山羊工业插上了智能化“翅膀”。

  作为国际尖端产奶种类，萨能奶山羊的体型表面与产奶功能休戚相关，精准丈量是其遗传改进和现代化饲养的要害“暗码”。但是，传统人工丈量不只耗时耗力，还常因羊只应激烦躁、操作方法差异导致差错频发，难以满意现代精准饲养的火急需求。现有SMAL等通用动物三维模型因根据玩具数据练习，与实在奶山羊体型特征相去甚远，实用性大打折扣。

  面临这一职业痛点，王美丽团队立异打造了一套“八视角RGBD同步收集体系”。该体系选用走廊式布局，装备8台微软Azure Kinect深度相机——1台仰望、7台盘绕，宛如机场安检通道，可在不打扰羊只的前提下，精准捕捉它们站立、行走、回头、低头号天然姿势下的动态三维信息。团队历时收集55只6至18月龄萨能奶山羊的高质量数据，构建约3200个三维扫描模型，成果了当时奶山羊三维建模范畴最完善的数据集之一。

  在此基础上，团队量身定制了萨能奶山羊专属参数化模型：构建41个骨骼关节的精密骨架，将区域建模精度面向新高度，模型顶点数达13815个。经过主成分剖析，团队成功提炼出体型巨细、胸宽、发育程度等要害维度，让模型可以“读懂”萨能奶山羊的体型暗码。

  试验成果令人振奋：该模型主动丈量体长、体高、胸宽、胸围、臀宽、臀高六项目标的均匀绝对差错仅1.90厘米，较现有SMAL模型完结一会儿就下降；即使仅凭单张RGBD图画，三维重建差错也在同类模型中作用到达最优。

  “这项技能将成为饲养户的‘智能管家’，协助快速评价每只羊的体型发育，更为育种专家挑选优质种羊供给精准数据支撑。”王美丽教授表明。未来，团队将继续优化遮挡感知算法，拓宽至更多羊种类，让根据三维视觉的精准饲养技能惠及更宽广的六合。